Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.331-332
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2023
최근 ChatGPT, 코딩교육, 디지털교과서 등의 새로운 용어와 산물들이 전국 단위 언론사를 통해, 교육 전문가(교사 등)와 일반 국민들에게 어떤 형태의 보도가 진행되는지 확인하는 것이 중요한 연구 출발점이다. 본 연구는 오늘날 학교교육, 교육방법(매체론) 등에 큰 변화를 줄 '인공지능'에 대한 전국 단위 언론사(일간지-11개사, 방송사-5개사)의 최근(2020-2023년) 보도형태를 분석하고 제시하였다. 본 연구에서는 2020년 1월부터 2023년 5월까지(3년 5개월간) 총 16개 언론사(일간지와 방송사)에서 보도한 '인공지능'와 '학교' 용어가 모두 포함된 관련 뉴스 기사들을 분석하였다. 분석대상 뉴스 빅데이터들을 대상으로 연도별 보도기사 건수 분석, 키워드 트렌드 분석, 연관어 분석(워드클라우드 제시) 등을 진행하였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.7
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pp.183-191
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2020
The purpose of this study is to objectively analyze the trend of media articles related to the 'high school credit system' (2017~2019: 3 years), which has become the biggest concern among Korean education policies, through BIGKinds, a news data big data analysis service for media companies. The main research methodologies were BIGKinds system's specific search term news search, news trend analysis, keyword extraction and wordcloud implementation, network analysis and network picture presentation. The research results are as follows; First, the number of articles related to the high school credit system that appeared in major media outlets in Korea for 3 years from 2017 to 2019 was 3,649. The number of articles was sharply increased at a certain point about 4 times, based on the government's announcement of related policies. It showed an increasing news trend. Second, the top 20 keywords that emerged from the press articles related to the high school credit system for 3 years of analysis were presented, and it was confirmed that the keyword change by year appeared. Third, the network of media articles related to the high school credit system was visualized and presented in different ways by person, institution, and keyword. The results of this study confirmed that the high school credit system education policy was adopted as the representative education policy of the Moon Jae-in government, and is proceeding in the policy decision stage and policy implementation stage.
The public mostly get the information regarding real estate policy not from the press release of the government but from news articles. This type of information, though, might be delivered in a different frame depending on inclination of media or press. The media runs the articles within its own frame, so that it often conveys either expectation or concern depending on its inclination. This study analyzed the articles regarding 'Agreement to revise three major real estate regulations to perk up property market' and examined how the real estate policy imprinted in them depending on the disposition of the press. The results showed that the conservative press ran articles within a positive frame expressing favorable expectation. On the other hand, progressive press mostly kept neutral or unfavorable tone on the same regulations within the negative frame. Therefore, it was confirmed that there exist different frames within articles depending on their disposition.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.01a
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pp.183-184
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2023
본 연구는 2022년 여름 인기리에 반영된 '이상한 변호사 우영우'라는 드라마가 '자폐'와 '발달장애' 관련 언론사의 보도형태에 어떤 영향을 미쳤는지 분석하였다. 본 연구에서는 2018년 1월 1일부터 2022년 12월 14일까지(약 5년간) 총 54개 언론사에서 보도한 '자폐'와 '발달장애'라는 용어가 포함된 관련 뉴스 기사들을 분석하였다. 그 분석대상 뉴스 빅데이터를 대상으로 키워드 트렌드 분석, 연관어 분석(워드클라우드 제시) 등을 진행하였다. 본 연구결과는 일반 시민 대상 장애인식 개선 프로그램의 개발 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 본 연구를 확대하여, 장애인 관련 언론사의 보도태도(긍정-중립-부정 등)를 체계적으로 분석하고자 한다.
This study examines the fact-check coverage provided by the SNU fact-check center site(factcheck.snu.ac.kr). A total of 50 articles that were cross-checked by multiple news media organizations were analyzed. The study's variables were topics, types, characteristics, consistency of the news media organizations' judgement, and fact-check sources. This study found that fact-checking coverage was generally focused on presidential or general election candidates or politicians, as well as political topics. The types of fact-checking coverage primarily included factual information, as well as some opinions or interpretations. Fact-check coverage was mainly focused on the facts of the statements themselves, causal relationships, or the timing or target of the comparison criteria. On average, the fact-checking coverage most frequently assigned the judgment 'mostly false, and primarily used interviews of individuals or data from organizations involved in the issue, government data, and experts' statements as the bases for its fact-checking judgements.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.877-880
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2020
본 논문에서는 언론사 프레임 분석을 위해 2020 년 2 월 1 일부터 7 개월간 코로나 19 를 언급한 기사 데이터를 수집하여 단어 임베딩을 수행하고, 언론사별 중복단어 행렬로 K-Means Clustering 을 수행하여 군집별로 모인 언론사들의 분포를 살펴본다. 또한, 언론사별 중복되지 않는 유일단어들의 긍정, 부정, 정치적, 경제적 등의 특성에 따라 프레임을 분석하여 파악한다. 이를 통해, 특정 기간동안 코로나 19 관련 기사에서 나타나는 언론사별 프레임을 비교 및 분석하고자 한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.351-354
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2022
본 연구는 최근 2022년 6월 1일에 실시된 전국 시도교육청 교육감 선거를 계기로 진행된 연구이다. 본 연구의 목적은 2010년 1월 1일부터 2022년 6월 10일까지 '교육감 직선제'를 다룬 언론사 기사들을 분석하여 그 결과를 객관적으로 제시하는 것이다. 분석 대상은 2010년 1월 1일부터 2022년 6월 10일까지 기간을 설정한 후, '교육감'과 '직선제' 2개의 용어가 모두 포함된 국내 54개 주요 언론사 뉴스 기사들(5,610건)이다. 본 연구에서는 뉴스 빅데이터 분석시스템인 빅카인즈(BIGKinds) 서비스를 적극적으로 이용하여 뉴스 트렌드 분석, 네트워크(관계도) 분석, 연관어 분석 등을 진행하였다. 본 연구자료는 관련 학문 연구자와 교육 현장 종사자들에게 시사점을 줄 수 객관적인 자료로 활용될 것이다. 본 연구는 향후 지방교육자치와 교육감 선거의 발전적 모델 탐색을 위한 다양한 연구 과정으로 확대 전개하고자 한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.01a
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pp.99-100
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2020
본 연구는 최근 우리나라 국민들의 주요 관심 교육정책인 '고교학점제' 관련 언론기사들을 한국언론재단의 빅카인즈(BIGKinds) 시스템을 활용하여 분석하였다. 본 연구에서는 2018년 1월 1일부터 2019년 11월 30일까지 기간을 설정한 후, 총 54개 언론사의 '고교학점제' 관련기사들을 추출하였다. 그 다음, 추출된 '고교학점제' 관련 기사들을 대상으로 뉴스트렌드 분석, 네트워크 지도 구현, 핵심어 추출 및 워드클라우드 제시 등의 연구과정을 거쳤다. 본 연구결과는 '고교학점제'의 정책 진행 과정성의 과제 및 쟁점들을 해결하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.183-184
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2022
본 연구는 장애인 평생교육 관련 언론사 뉴스 빅데이터를 한국언론재단의 빅카인즈(BIGKinds) 시스템을 이용하여 분석하였다. 본 연구에서는 2000년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지 20년간, 총 54개 언론사에서 보도한 '장애인 평생교육' 관련 뉴스 기사들을 추출하였다. 그 분석대상 뉴스 빅데이터를 대상으로 키워드 트렌드 분석, 언어 네트워크 지도 구현, 연관어 분석(워드클라우드 제시) 등을 진행하였다. 본 연구 결과는 장애인 평생교육 관련 정책 입안 연구 및 실증적인 연구(평생교육 참여 요인 및 효과 등)의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
This study confirms the polarity of news articles on apartment prices using Opinion Mining which has widely been used for a big data analysis. The analyses were carried out utilizing internet news articles posted on the Naver for two years: 2012 and 2018. We proposed a sentiment analysis model and modeled a topic-oriented sentiment dictionary construction methods. As a result of analyzing the proposed sentiment analysis model, it was confirmed that there was a difference according to the tendency of the media companies in selecting social issues at the time of rising apartment prices. At the same time, we were able to find more affirmative articles in the media companies which share similar sentiment with the government in charge. In this paper, we proposed a sentiment analysis model that can be used in real estate field and analyzed the polarity of unformatted data related to real estate. In order to integrate them into various fields in the future, it is necessary to build the sentiment dictionaries by themes, as well as to collect various unformatted data over extended periods.
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